#AI工具链

5天前

最近注意到微软开源的 MarkItDown 项目，7万多星标背后是一个很实在的功能：把各种格式的文件——Word、PDF、Excel、甚至图片、压缩包这些，一键转换成带有标题、列表、表格结构的 Markdown。这个工具的价值，其实藏在我们日常处理数据时容易忽略的细节里。现在做 AI 工具链、多模态 Agent 时，最头疼的就是怎么把非结构化文件“喂”给模型，还要保留结构、对齐输入。 MarkItDown 就像一个标准化的“入口处理站”，让整个流程变得清晰：业务文件、网页、对话记录，甚至 OCR 结果，先通过它变成带结构的 Markdown，再接入 LLM、embedding 或知识库系统。这样一来，原本“进不了 AI”的文件，就成了可用的数据。这已经不只是个格式转换工具了，更像是 AI 文档智能的基础模块。用 pip 或者它提供的网页版就能直接用，微软这次确实踩中了工程师们处理数据入口的痛点——数据乱、格式多、结构丢，这些琐碎问题不解决，后面再复杂的 pipeline 都跑不通。未来“Agent + 数据 + 多模态”的场景肯定会越来越多，而这些智能体要干活，第一步就是读懂一堆原始资料，还原出结构和语义。 MarkItDown 做的，就是把这个入口的“苦活累活”都扛下来。有时候，那些看似不起眼的基础工具，反而才是整个系统里最关键的部分。推荐给所有在做 LLM 产品的朋友，这或许是个能省不少功夫的小工具。

#微软 #MarkItDown #AI工具链 #多模态Agent #非结构化文件

1个月前

看到微软开源的一个项目 MarkItDown，这么小的一个工具获得了 7w+ star。但它干的事儿特别朴素，把各种格式的文件（Word、PDF、Excel、PPT、图片、音频、HTML、JSON、甚至 zip 包）一键变成结构化 Markdown。是的，保留标题、列表、表格、链接结构的那种 Markdown。为什么我会觉得这个工具值得讲讲？因为这其实解决了一个我们常常下意识忽略的问题：在做 AI 工具链 / 多模态 Agent 的时候，非结构化文件怎么喂给模型？怎么结构保留？怎么对齐输入？ MarkItDown 把这事儿做成了入口标准件。它让我们可以构建一条干净的链路： 1. 业务文件/网页/对话记录/OCR 结果 → Markdown with structure 2. 再接入 LLM、embedding、Agent 或私有知识库系统整个链条让每一个本来不适合进 AI 的文件，都变得适合进 AI。就这一点，已经超越了文件格式转换工具的定位，把它当成 AI 里文档智能的基建模块也不为过。 pip install 或者用它提供的mcp版本，就全搞定了。微软这波是真的懂工程师在处理数据入口时的痛点。这项目能有这么多 star 是因为它处理的恰恰是所有 AI 工作流都要面对的最前一公里。文件乱、格式多、结构丢失等一系列这琐碎问题解决不了，后面你那套 pipeline 其实跑不通的。未来我们肯定会有越来越多“agent + 数据 + 多模态”的场景，那些 agent 想干活，第一件事就是把一堆烂七八糟的原始资料读懂，还原出它的结构和语义。 MarkItDown 说白了就是把这个入口的苦活累活都干了。这种不 infra 的工具往往才是最重要的 infra。推荐给所有做 LLM 产品的人。

#微软 #MarkItDown #AI工具链 #多模态Agent #文档结构化

8个月前

今天阅读了一封Newsletter：The AI PM's Playbook: How Top Product Managers Are 10x-ing Their Impact in 2025 讲述了2025年的AI产品经理会发生哪些变化👇🏻 🧵1/5 现代PM必备：3种AI产品经理的完整指南 1️⃣ 用AI提效的PM - 用AI处理日常工作 - 掌握提示词写作 - 善用AI工具链这是每个PM的必备技能，不会用就落后了 2️⃣ 核心AI产品的PM - 在OpenAI等做底层模型 - 负责AI架构决策 - 处理AI伦理问题这类岗位不多，要求超高 3️⃣ AI功能开发PM - 产品智能化升级（如Notion AI） - 结合场景开发AI功能 - 负责AI体验优化机会最多，上手难度适中

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